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文章目录
- 第五课 树与图
- lc94.二叉树的中序遍历--简单
- 题目描述
- 代码展示
- lc589.N叉树的层序遍历--中等
- 题目描述
- 代码展示
- lc297.二叉树的序列化和反序列化--困难
- 题目描述
- 代码展示
- lc105.从前序与中序遍历序列构造二叉树--中等
- 题目描述
- 代码展示
- lc106.从中序与后序遍历序列构造二叉树--中等
- 题目描述
- 代码展示
- lc236.二叉树的最近公共祖先(LCA)--中等
- 题目描述
- 代码展示
- lc207.课程表--中等
- 题目描述
- 代码展示
- lc210.课程表II--中等
- 题目描述
- 代码展示
- lc684.冗余连接--中等
- 题目描述
- 代码展示
第五课 树与图
lc94.二叉树的中序遍历–简单
题目描述
给定一个二叉树的根节点 root
,返回 它的 中序 遍历 。
示例 1:
输入:root = [1,null,2,3]
输出:[1,3,2]
示例 2:
输入:root = []
输出:[]
示例 3:
输入:root = [1]
输出:[1]
提示:
- 树中节点数目在范围
[0, 100]
内 -100 <= Node.val <= 100
代码展示
/*** Definition for a binary tree node.* struct TreeNode {* int val;* TreeNode *left;* TreeNode *right;* TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}* TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}* TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}* };*/
class Solution {
public:void inorder(TreeNode* root, vector<int>& res) {if (!root) {return;}inorder(root->left, res);res.push_back(root->val);inorder(root->right, res);}vector<int> inorderTraversal(TreeNode* root) {vector<int> res;inorder(root, res);return res;}
};
lc589.N叉树的层序遍历–中等
题目描述
给定一个 N 叉树,返回其节点值的层序遍历。(即从左到右,逐层遍历)。
树的序列化输入是用层序遍历,每组子节点都由 null 值分隔(参见示例)。
示例 1:
输入:root = [1,null,3,2,4,null,5,6]
输出:[[1],[3,2,4],[5,6]]
示例 2:
输入:root = [1,null,2,3,4,5,null,null,6,7,null,8,null,9,10,null,null,11,null,12,null,13,null,null,14]
输出:[[1],[2,3,4,5],[6,7,8,9,10],[11,12,13],[14]]
提示:
- 树的高度不会超过
1000
- 树的节点总数在
[0, 10^4]
之间
代码展示
/*
// Definition for a Node.
class Node {
public:int val;vector<Node*> children;Node() {}Node(int _val) {val = _val;}Node(int _val, vector<Node*> _children) {val = _val;children = _children;}
};
*/class Solution {
public: //广度优先搜索vector<vector<int>> levelOrder(Node* root) {if (!root) {return {};}vector<vector<int>> ans;queue<Node*> q;q.push(root);while (!q.empty()) {int cnt = q.size();vector<int> level;for (int i = 0; i < cnt; ++i) {Node* cur = q.front();q.pop();level.push_back(cur->val);for (Node* child: cur->children) {q.push(child);}}ans.push_back(move(level));}return ans;}
};
lc297.二叉树的序列化和反序列化–困难
题目描述
序列化是将一个数据结构或者对象转换为连续的比特位的操作,进而可以将转换后的数据存储在一个文件或者内存中,同时也可以通过网络传输到另一个计算机环境,采取相反方式重构得到原数据。
请设计一个算法来实现二叉树的序列化与反序列化。这里不限定你的序列 / 反序列化算法执行逻辑,你只需要保证一个二叉树可以被序列化为一个字符串并且将这个字符串反序列化为原始的树结构。
提示: 输入输出格式与 LeetCode 目前使用的方式一致,详情请参阅 LeetCode 序列化二叉树的格式。你并非必须采取这种方式,你也可以采用其他的方法解决这个问题。
示例 1:
输入:root = [1,2,3,null,null,4,5]
输出:[1,2,3,null,null,4,5]
示例 2:
输入:root = []
输出:[]
示例 3:
输入:root = [1]
输出:[1]
示例 4:
输入:root = [1,2]
输出:[1,2]
提示:
- 树中结点数在范围
[0, 104]
内 -1000 <= Node.val <= 1000
代码展示
/*** Definition for a binary tree node.* struct TreeNode {* int val;* TreeNode *left;* TreeNode *right;* TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}* };*/
class Codec {
public:void rserialize(TreeNode* root, string& str) {if (root == nullptr) {str += "None,";} else {str += to_string(root->val) + ",";rserialize(root->left, str);rserialize(root->right, str);}}string serialize(TreeNode* root) {string ret;rserialize(root, ret);return ret;}TreeNode* rdeserialize(list<string>& dataArray) {if (dataArray.front() == "None") {dataArray.erase(dataArray.begin());return nullptr;}TreeNode* root = new TreeNode(stoi(dataArray.front()));dataArray.erase(dataArray.begin());root->left = rdeserialize(dataArray);root->right = rdeserialize(dataArray);return root;}TreeNode* deserialize(string data) {list<string> dataArray;string str;for (auto& ch : data) {if (ch == ',') {dataArray.push_back(str);str.clear();} else {str.push_back(ch);}}if (!str.empty()) {dataArray.push_back(str);str.clear();}return rdeserialize(dataArray);}
};// Your Codec object will be instantiated and called as such:
// Codec ser, deser;
// TreeNode* ans = deser.deserialize(ser.serialize(root));
lc105.从前序与中序遍历序列构造二叉树–中等
题目描述
给定两个整数数组 preorder
和 inorder
,其中 preorder
是二叉树的先序遍历, inorder
是同一棵树的中序遍历,请构造二叉树并返回其根节点。
示例 1:
输入: preorder = [3,9,20,15,7], inorder = [9,3,15,20,7]
输出: [3,9,20,null,null,15,7]
示例 2:
输入: preorder = [-1], inorder = [-1]
输出: [-1]
提示:
1 <= preorder.length <= 3000
inorder.length == preorder.length
-3000 <= preorder[i], inorder[i] <= 3000
preorder
和inorder
均 无重复 元素inorder
均出现在preorder
preorder
保证 为二叉树的前序遍历序列inorder
保证 为二叉树的中序遍历序列
代码展示
/*** Definition for a binary tree node.* struct TreeNode {* int val;* TreeNode *left;* TreeNode *right;* TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}* TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}* TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}* };*/
class Solution {
private: unordered_map<int, int> index;public: //递归TreeNode* myBuildTree(const vector<int>& preorder, const vector<int>& inorder, int preorder_left, int preorder_right, int inorder_left, int inorder_right) {if (preorder_left > preorder_right) {return nullptr;}// 前序遍历中的第一个节点就是根节点int preorder_root = preorder_left;// 在中序遍历中定位根节点int inorder_root = index[preorder[preorder_root]];// 先把根节点建立出来TreeNode* root = new TreeNode(preorder[preorder_root]);// 得到左子树中的节点数目int size_left_subtree = inorder_root - inorder_left;// 递归地构造左子树,并连接到根节点// 先序遍历中「从 左边界+1 开始的 size_left_subtree」个元素就对应了中序遍历中「从 左边界 开始到 根节点定位-1」的元素root->left = myBuildTree(preorder, inorder, preorder_left + 1, preorder_left + size_left_subtree, inorder_left, inorder_root - 1);// 递归地构造右子树,并连接到根节点// 先序遍历中「从 左边界+1+左子树节点数目 开始到 右边界」的元素就对应了中序遍历中「从 根节点定位+1 到 右边界」的元素root->right = myBuildTree(preorder, inorder, preorder_left + size_left_subtree + 1, preorder_right, inorder_root + 1, inorder_right);return root;}TreeNode* buildTree(vector<int>& preorder, vector<int>& inorder) {int n = preorder.size();// 构造哈希映射,帮助我们快速定位根节点for (int i = 0; i < n; ++i) {index[inorder[i]] = i;}return myBuildTree(preorder, inorder, 0, n - 1, 0, n - 1);}
};
/*** Definition for a binary tree node.* struct TreeNode {* int val;* TreeNode *left;* TreeNode *right;* TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}* TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}* TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}* };*/
class Solution {
public: //迭代TreeNode* buildTree(vector<int>& preorder, vector<int>& inorder) {if (!preorder.size()) {return nullptr;}TreeNode* root = new TreeNode(preorder[0]);stack<TreeNode*> stk;stk.push(root);int inorderIndex = 0;for (int i = 1; i < preorder.size(); ++i) {int preorderVal = preorder[i];TreeNode* node = stk.top();if (node->val != inorder[inorderIndex]) {node->left = new TreeNode(preorderVal);stk.push(node->left);}else {while (!stk.empty() && stk.top()->val == inorder[inorderIndex]) {node = stk.top();stk.pop();++inorderIndex;}node->right = new TreeNode(preorderVal);stk.push(node->right);}}return root;}
};
lc106.从中序与后序遍历序列构造二叉树–中等
题目描述
给定两个整数数组 inorder
和 postorder
,其中 inorder
是二叉树的中序遍历, postorder
是同一棵树的后序遍历,请你构造并返回这颗 二叉树 。
示例 1:
输入:inorder = [9,3,15,20,7], postorder = [9,15,7,20,3]
输出:[3,9,20,null,null,15,7]
示例 2:
输入:inorder = [-1], postorder = [-1]
输出:[-1]
提示:
1 <= inorder.length <= 3000
postorder.length == inorder.length
-3000 <= inorder[i], postorder[i] <= 3000
inorder
和postorder
都由 不同 的值组成postorder
中每一个值都在inorder
中inorder
保证是树的中序遍历postorder
保证是树的后序遍历
代码展示
/*** Definition for a binary tree node.* struct TreeNode {* int val;* TreeNode *left;* TreeNode *right;* TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}* TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}* TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}* };*/
class Solution {int post_idx;unordered_map<int, int> idx_map;
public: //递归TreeNode* helper(int in_left, int in_right, vector<int>& inorder, vector<int>& postorder){// 如果这里没有节点构造二叉树了,就结束if (in_left > in_right) {return nullptr;}// 选择 post_idx 位置的元素作为当前子树根节点int root_val = postorder[post_idx];TreeNode* root = new TreeNode(root_val);// 根据 root 所在位置分成左右两棵子树int index = idx_map[root_val];// 下标减一post_idx--;// 构造右子树root->right = helper(index + 1, in_right, inorder, postorder);// 构造左子树root->left = helper(in_left, index - 1, inorder, postorder);return root;}TreeNode* buildTree(vector<int>& inorder, vector<int>& postorder) {// 从后序遍历的最后一个元素开始post_idx = (int)postorder.size() - 1;// 建立(元素,下标)键值对的哈希表int idx = 0;for (auto& val : inorder) {idx_map[val] = idx++;}return helper(0, (int)inorder.size() - 1, inorder, postorder);}
};
/*** Definition for a binary tree node.* struct TreeNode {* int val;* TreeNode *left;* TreeNode *right;* TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}* TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}* TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}* };*/
class Solution {
public: //迭代TreeNode* buildTree(vector<int>& inorder, vector<int>& postorder) {if (postorder.size() == 0) {return nullptr;}auto root = new TreeNode(postorder[postorder.size() - 1]);auto s = stack<TreeNode*>();s.push(root);int inorderIndex = inorder.size() - 1;for (int i = int(postorder.size()) - 2; i >= 0; i--) {int postorderVal = postorder[i];auto node = s.top();if (node->val != inorder[inorderIndex]) {node->right = new TreeNode(postorderVal);s.push(node->right);} else {while (!s.empty() && s.top()->val == inorder[inorderIndex]) {node = s.top();s.pop();inorderIndex--;}node->left = new TreeNode(postorderVal);s.push(node->left);}}return root;}
};
lc236.二叉树的最近公共祖先(LCA)–中等
题目描述
给定一个二叉树, 找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。
百度百科中最近公共祖先的定义为:“对于有根树 T 的两个节点 p、q,最近公共祖先表示为一个节点 x,满足 x 是 p、q 的祖先且 x 的深度尽可能大(一个节点也可以是它自己的祖先)。”
示例 1:
输入:root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], p = 5, q = 1
输出:3
解释:节点 5 和节点 1 的最近公共祖先是节点 3 。
示例 2:
输入:root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], p = 5, q = 4
输出:5
解释:节点 5 和节点 4 的最近公共祖先是节点 5 。因为根据定义最近公共祖先节点可以为节点本身。
示例 3:
输入:root = [1,2], p = 1, q = 2
输出:1
提示:
- 树中节点数目在范围
[2, 105]
内。 -109 <= Node.val <= 109
- 所有
Node.val
互不相同
。 p != q
p
和q
均存在于给定的二叉树中。
代码展示
/*** Definition for a binary tree node.* struct TreeNode {* int val;* TreeNode *left;* TreeNode *right;* TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}* };*/
class Solution {
public: //递归TreeNode* ans;bool dfs(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q) {if (root == nullptr) return false;bool lson = dfs(root->left, p, q);bool rson = dfs(root->right, p, q);if ((lson && rson) || ((root->val == p->val || root->val == q->val) && (lson || rson))) {ans = root;} return lson || rson || (root->val == p->val || root->val == q->val);}TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q) {dfs(root, p, q);return ans;}
};
/*** Definition for a binary tree node.* struct TreeNode {* int val;* TreeNode *left;* TreeNode *right;* TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}* };*/
class Solution {
public: //存储父节点unordered_map<int, TreeNode*> fa;unordered_map<int, bool> vis;void dfs(TreeNode* root){if (root->left != nullptr) {fa[root->left->val] = root;dfs(root->left);}if (root->right != nullptr) {fa[root->right->val] = root;dfs(root->right);}}TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q) {fa[root->val] = nullptr;dfs(root);while (p != nullptr) {vis[p->val] = true;p = fa[p->val];}while (q != nullptr) {if (vis[q->val]) return q;q = fa[q->val];}return nullptr;}
};
lc207.课程表–中等
题目描述
你这个学期必须选修 numCourses
门课程,记为 0
到 numCourses - 1
。
在选修某些课程之前需要一些先修课程。 先修课程按数组 prerequisites
给出,其中 prerequisites[i] = [ai, bi]
,表示如果要学习课程 ai
则 必须 先学习课程 bi
。
- 例如,先修课程对
[0, 1]
表示:想要学习课程0
,你需要先完成课程1
。
请你判断是否可能完成所有课程的学习?如果可以,返回 true
;否则,返回 false
。
示例 1:
输入:numCourses = 2, prerequisites = [[1,0]]
输出:true
解释:总共有 2 门课程。学习课程 1 之前,你需要完成课程 0 。这是可能的。
示例 2:
输入:numCourses = 2, prerequisites = [[1,0],[0,1]]
输出:false
解释:总共有 2 门课程。学习课程 1 之前,你需要先完成课程 0 ;并且学习课程 0 之前,你还应先完成课程 1 。这是不可能的。
提示:
1 <= numCourses <= 2000
0 <= prerequisites.length <= 5000
prerequisites[i].length == 2
0 <= ai, bi < numCourses
prerequisites[i]
中的所有课程对 互不相同
代码展示
class Solution {
private:vector<vector<int>> edges;vector<int> visited;bool valid = true;public: //深度优先搜索void dfs(int u) {visited[u] = 1;for (int v: edges[u]) {if (visited[v] == 0) {dfs(v);if (!valid) {return;}}else if (visited[v] == 1) {valid = false;return;}}visited[u] = 2;}bool canFinish(int numCourses, vector<vector<int>>& prerequisites) {edges.resize(numCourses);visited.resize(numCourses);for (const auto& info: prerequisites) {edges[info[1]].push_back(info[0]);}for (int i = 0; i < numCourses && valid; ++i) {if (!visited[i]) {dfs(i);}}return valid;}
};
class Solution {
private:vector<vector<int>> edges;vector<int> indeg;public: //广度优先搜索bool canFinish(int numCourses, vector<vector<int>>& prerequisites) {edges.resize(numCourses);indeg.resize(numCourses);for (const auto& info: prerequisites) {edges[info[1]].push_back(info[0]);++indeg[info[0]];}queue<int> q;for (int i = 0; i < numCourses; ++i) {if (indeg[i] == 0) {q.push(i);}}int visited = 0;while (!q.empty()) {++visited;int u = q.front();q.pop();for (int v: edges[u]) {--indeg[v];if (indeg[v] == 0) {q.push(v);}}}return visited == numCourses;}
};
lc210.课程表II–中等
题目描述
现在你总共有 numCourses
门课需要选,记为 0
到 numCourses - 1
。给你一个数组 prerequisites
,其中 prerequisites[i] = [ai, bi]
,表示在选修课程 ai
前 必须 先选修 bi
。
- 例如,想要学习课程
0
,你需要先完成课程1
,我们用一个匹配来表示:[0,1]
。
返回你为了学完所有课程所安排的学习顺序。可能会有多个正确的顺序,你只要返回 任意一种 就可以了。如果不可能完成所有课程,返回 一个空数组 。
示例 1:
输入:numCourses = 2, prerequisites = [[1,0]]
输出:[0,1]
解释:总共有 2 门课程。要学习课程 1,你需要先完成课程 0。因此,正确的课程顺序为 [0,1] 。
示例 2:
输入:numCourses = 4, prerequisites = [[1,0],[2,0],[3,1],[3,2]]
输出:[0,2,1,3]
解释:总共有 4 门课程。要学习课程 3,你应该先完成课程 1 和课程 2。并且课程 1 和课程 2 都应该排在课程 0 之后。
因此,一个正确的课程顺序是 [0,1,2,3] 。另一个正确的排序是 [0,2,1,3] 。
示例 3:
输入:numCourses = 1, prerequisites = []
输出:[0]
提示:
1 <= numCourses <= 2000
0 <= prerequisites.length <= numCourses * (numCourses - 1)
prerequisites[i].length == 2
0 <= ai, bi < numCourses
ai != bi
- 所有
[ai, bi]
互不相同
代码展示
class Solution {
private:// 存储有向图vector<vector<int>> edges;// 标记每个节点的状态:0=未搜索,1=搜索中,2=已完成vector<int> visited;// 用数组来模拟栈,下标 0 为栈底,n-1 为栈顶vector<int> result;// 判断有向图中是否有环bool valid = true;public: //深度优先搜索void dfs(int u) {// 将节点标记为「搜索中」visited[u] = 1;// 搜索其相邻节点// 只要发现有环,立刻停止搜索for (int v: edges[u]) {// 如果「未搜索」那么搜索相邻节点if (visited[v] == 0) {dfs(v);if (!valid) {return;}}// 如果「搜索中」说明找到了环else if (visited[v] == 1) {valid = false;return;}}// 将节点标记为「已完成」visited[u] = 2;// 将节点入栈result.push_back(u);}vector<int> findOrder(int numCourses, vector<vector<int>>& prerequisites) {edges.resize(numCourses);visited.resize(numCourses);for (const auto& info: prerequisites) {edges[info[1]].push_back(info[0]);}// 每次挑选一个「未搜索」的节点,开始进行深度优先搜索for (int i = 0; i < numCourses && valid; ++i) {if (!visited[i]) {dfs(i);}}if (!valid) {return {};}// 如果没有环,那么就有拓扑排序// 注意下标 0 为栈底,因此需要将数组反序输出reverse(result.begin(), result.end());return result;}
};
class Solution {
private:// 存储有向图vector<vector<int>> edges;// 存储每个节点的入度vector<int> indeg;// 存储答案vector<int> result;public: //广度优先搜索vector<int> findOrder(int numCourses, vector<vector<int>>& prerequisites) {edges.resize(numCourses);indeg.resize(numCourses);for (const auto& info: prerequisites) {edges[info[1]].push_back(info[0]);++indeg[info[0]];}queue<int> q;// 将所有入度为 0 的节点放入队列中for (int i = 0; i < numCourses; ++i) {if (indeg[i] == 0) {q.push(i);}}while (!q.empty()) {// 从队首取出一个节点int u = q.front();q.pop();// 放入答案中result.push_back(u);for (int v: edges[u]) {--indeg[v];// 如果相邻节点 v 的入度为 0,就可以选 v 对应的课程了if (indeg[v] == 0) {q.push(v);}}}if (result.size() != numCourses) {return {};}return result;}
};
lc684.冗余连接–中等
题目描述
树可以看成是一个连通且 无环 的 无向 图。
给定往一棵 n
个节点 (节点值 1~n
) 的树中添加一条边后的图。添加的边的两个顶点包含在 1
到 n
中间,且这条附加的边不属于树中已存在的边。图的信息记录于长度为 n
的二维数组 edges
,edges[i] = [ai, bi]
表示图中在 ai
和 bi
之间存在一条边。
请找出一条可以删去的边,删除后可使得剩余部分是一个有着 n
个节点的树。如果有多个答案,则返回数组 edges
中最后出现的那个。
示例 1:
输入: edges = [[1,2], [1,3], [2,3]]
输出: [2,3]
示例 2:
输入: edges = [[1,2], [2,3], [3,4], [1,4], [1,5]]
输出: [1,4]
提示:
n == edges.length
3 <= n <= 1000
edges[i].length == 2
1 <= ai < bi <= edges.length
ai != bi
edges
中无重复元素- 给定的图是连通的
代码展示
class Solution {
public: //并查集int Find(vector<int>& parent, int index) {if (parent[index] != index) {parent[index] = Find(parent, parent[index]);}return parent[index];}void Union(vector<int>& parent, int index1, int index2) {parent[Find(parent, index1)] = Find(parent, index2);}vector<int> findRedundantConnection(vector<vector<int>>& edges) {int n = edges.size();vector<int> parent(n + 1);for (int i = 1; i <= n; ++i) {parent[i] = i;}for (auto& edge: edges) {int node1 = edge[0], node2 = edge[1];if (Find(parent, node1) != Find(parent, node2)) {Union(parent, node1, node2);} else {return edge;}}return vector<int>{};}
};
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3d渲染农场全面升级,好用的渲染平台值得了解
什么是渲染农场? 渲染农场是专门从事 3D 渲染的大型机器集合,称为渲染节点,这些机器组合在一起执行一项任务(渲染 3D 帧和动画)。通过将渲染工作分配给数百台机器,可以显着减少渲染时间,从而使…...

1.5 JAVA程序运行的机制
**1.5 Java程序的运行机制** --- **简介:** Java程序的运行涉及两个主要步骤:编译和运行。这种机制确保了Java的跨平台特性。 **主要内容:** 1. **Java程序的执行过程**: - **编译**:首先,扩展名为.jav…...

基于FPGA的拔河游戏设计
基于FPGA的拔河游戏机 设计内容: (1)拔河游戏机需要11个发光二极管排成一行,开机 后只有中间一个亮点,作为拔河的中间线。 游戏双方 各持一个按键,迅速且不断地按动产生脉冲,哪方按 得快,亮点就向哪方移动, 每按一次,亮点移动一次。 移到任一方二极管的终端,该方就…...

关联规则挖掘(下):数据分析 | 数据挖掘 | 十大算法之一
⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️欢迎来到我的博客⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 🐴作者:秋无之地 🐴简介:CSDN爬虫、后端、大数据领域创作者。目前从事python爬虫、后端和大数据等相关工作,主要擅长领域有:爬虫、后端、大数据…...

8、【Qlib】【主要组件】预测模型:模型训练和预测
8、【主要组件】预测模型:模型训练和预测 简介基本类Example简介 预测模型(Forecast Model)旨在对股票做出预测评分。用户可以通过 qrun 在自动化工作流中使用预测模型。 由于 Qlib 中的组件设计成了松耦合方式,预测模型也可以作为一个独立模块使用。 基本类 Qlib 提供了…...

kettle安装
kettle安装 安装java环境 mkdir /data/java ln -s /data/java/ /opt/ cd /opt/javatar zxvf jdk-8u171-linux-x64.tar.gz#java export JAVA_HOME/opt/java/jdk1.8.0_171 export JRE_HOME$JAVA_HOME/jre export CLASSPATH$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH export PATH$J…...

基于生物地理学优化的BP神经网络(分类应用) - 附代码
基于生物地理学优化的BP神经网络(分类应用) - 附代码 文章目录 基于生物地理学优化的BP神经网络(分类应用) - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.生物地理学优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 生物地理学算法应用 4…...

第二证券:买基金1w一个月能赚多少?
跟着经济的开展和出资观念的改动,越来越多的人开始出资基金,购买基金已成为普遍且盛行的出资方式之一。在这个商场中,人们最重视的问题莫过于“买基金1w一个月能赚多少?”本文将从多个角度分析这一问题,协助出资者更全…...

蓝桥杯每日一题2023.10.7
跑步锻炼 - 蓝桥云课 (lanqiao.cn) 题目描述 题目分析 简单枚举,对于2的情况特判即可 #include<bits/stdc.h> using namespace std; int num, ans, flag; int m[13] {0, 31, 28, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31}; bool is_ren(int n) {if((n %…...

Linux 系统为何产生大量的 core 文件?
Author:rab 目录 一、问题分析二、解决方案扩展 一、问题分析 上一篇刚讲到《Docker 配置基础优化》,这里再补充一下。就在中秋国庆这段小长假里,接收到了线上服务器磁盘告警通知,线上服务器架构是一个 Docker Swarm 集群&#x…...

Web_python_template_injection SSTI printer方法
这题挺简单的 就是记录一下不同方法的rce python_template_injection ssti了 {{.__class__.__mro__[2].__subclasses__()}} 然后用脚本跑可以知道是 71 {{.__class__.__mro__[2].__subclasses__()[71]}} 然后直接 init {{.__class__.__mro__[2].__subclasses__()[71].__i…...

TCP/IP网络江湖——江湖导航(网络层上篇)
目录 一、引言 二、IP地址与路由 三、IP协议与数据包转发 3.1 IP协议:网络江湖的规矩...

数据结构——AVL树(详解 + C++模拟实现)
文章目录 前言AVL树的概念AVL树节点的定义AVL树类框架AVL树的插入AVL树的旋转新节点插入较高子树的左侧 —— 左左: 右单旋新节点插入较高右子树的右侧——右右: 左单旋新节点插入较高左子树的右侧 —— 左右: 先左单旋然后再有单旋新节点插入较高右子树的左侧&…...

redis 雪崩,穿透,击穿及解决方案
一、缓存雪崩: 1. 原因: 缓存雪崩是指在我们设置缓存时大量采用了相同的过期时间,导致缓存在某一时刻同时失效,请求全部转发到DB,DB瞬时压力过重雪崩。 2. 解决方案: 将失效时间分散,通过生成随机数使得key的过期时间…...

Flutter环境搭建及新建项目
一、下载安装压缩包 https://storage.flutter-io.cn/flutter_infra_release/releases/stable/windows/flutter_windows_3.10.6-stable.zip 二、解压缩 解压之后,将里面的flutter整体拿出来 三、配置环境变量 将flutter/bin全路径配置到系统环境变量里面 四、运行…...

【面试题精讲】深拷贝和浅拷贝区别了解吗?什么是引用拷贝?
“ 有的时候博客内容会有变动,首发博客是最新的,其他博客地址可能会未同步,认准https://blog.zysicyj.top ” 首发博客地址[1] 面试题手册[2] 系列文章地址[3] 深拷贝和浅拷贝的区别: 深拷贝(Deep Copy)和浅拷贝&#…...

CentOS7.9中使用packstack安装train版本
这里写目录标题 材料准备为什么选择packstack安装静态ip系统配置使用阿里云yum源安装packstack部署openstack 材料准备 ecs云服务器8核心16g内存一台,系统盘100GB,系统CentOS7.9vpc网段:192.168.0.1/24eip一个,带宽5M以上 为什么…...

mfw git泄露构造闭合
这题也挺有想法 第一次确实没有想到 首先我们可以扫出 git 然后 我们githack 泄露一下 然后我们看index.php代码 <?phpif (isset($_GET[page])) {$page $_GET[page]; } else {$page "home"; }$file "templates/" . $page . ".php";/…...

UE5修改导航网格的参数
Unreal Engine 4 - Recast NavMesh Size, how to Change Agent Radius / Tutorial - YouTubehttps://www.youtube.com/watch?vf3hF6xdmCTk 修改当前的 代理半径就是一般贴边的长度 修改编辑器的...